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畢業(yè)論文數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在刑事案件信息分析中的應(yīng)用.ppt

  • 資源ID:15484973       資源大小:313.01KB        全文頁數(shù):12頁
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畢業(yè)論文數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在刑事案件信息分析中的應(yīng)用.ppt

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在刑事案件信息分析中的應(yīng)用,蘇潤坡 1301220630,選題背景(為什么以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在刑事案件信息分析中的應(yīng)用為論文選題方向) 論文架構(gòu)簡介 一、內(nèi)容摘要(簡介) 二現(xiàn)狀分析 三、存在問題分析 四、挖掘技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用 五、結(jié)論 六參考文獻,1、背景分析,各級各類公安業(yè)務(wù)系統(tǒng)逐年來積累了大量寶貴的原始數(shù)據(jù),而過去對于這些數(shù)據(jù)的使用多限于統(tǒng)計、查詢等傳統(tǒng)方式,業(yè)務(wù)系統(tǒng)的信息資源沒有充分利用,隱藏在這些寶貴的原始數(shù)據(jù)后的犯罪規(guī)律、犯罪線索有待進一步挖掘。傳統(tǒng)的處理數(shù)據(jù)方式,已經(jīng)難以適應(yīng)于日益增長的數(shù)據(jù)規(guī)模,“信息爆炸”但“知識貧乏”,已成為一個現(xiàn)實問題。如何采用合適的技術(shù)手段,將這些龐大的數(shù)據(jù)進行科學(xué)處理,提取出有用的規(guī)則和知識,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為解決公安實際存在的這些問題提供了研究方向,這就引出本文研究和寫作的目的。,目前,數(shù)據(jù)挖掘需要和實際結(jié)合,解決現(xiàn)實問題。鑒于刑事案件信息分析方面的數(shù)據(jù)挖掘在河南省固始縣范圍內(nèi)的應(yīng)用尚屬空白,本文做了初創(chuàng)性的嘗試和探討,進一步拓展了數(shù)據(jù)挖掘的研究范圍,豐富其研究內(nèi)容,體現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘研究面向?qū)嶋H應(yīng)用、面向最終用戶的發(fā)展趨勢,提取出的規(guī)則和知識,在符合全國刑事犯罪普遍規(guī)律的同時,為當(dāng)?shù)鼐瘎?wù)決策人員科學(xué)、有效的進行宏觀決策,提供輔助數(shù)據(jù)支持。,三、存在問題分析,本文主要研究數(shù)據(jù)預(yù)處理、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析及決策樹分類法在刑事案件信息分析中的應(yīng)用,四、挖掘技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用相關(guān)技術(shù),1、對這些數(shù)據(jù)進行初步的預(yù)處理工作有:去除冗余和噪聲數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)規(guī)約、連續(xù)屬性離散化、概念分層等。 2、對刑事案件信息進行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析,重點結(jié)合研究問題實際,通過反復(fù)設(shè)計、驗證、對比分析,對 Aprior 算法進行改進,在分析研究問題實際的基礎(chǔ)上,基于數(shù)據(jù)庫,利用游標(biāo)和主鍵技術(shù),最終找出簡潔高效的方法,對先剪枝、后剪枝部分進行優(yōu)化以實現(xiàn)算法,得出了犯罪類型和犯罪嫌疑人年齡段、職業(yè)、文化程度、戶籍以及發(fā)案季節(jié)等屬性之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的頻繁項集,導(dǎo)出強關(guān)聯(lián)規(guī)則并對結(jié)果進行解釋評估。,四、挖掘技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用相關(guān)技術(shù),3、運用 ID3 算法,基于信息增益,構(gòu)造該地區(qū)高發(fā)案分類分析決策樹,并對得出的模型進行解釋評估。 4、設(shè)計出小型數(shù)據(jù)挖掘仿真系統(tǒng),實現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理,并可根據(jù)實際情況靈活設(shè)定最小支持度,產(chǎn)生頻繁項集,導(dǎo)出關(guān)聯(lián)規(guī)則,并將挖掘結(jié)果可視化,進一步驗證了改進后的 Apriori 算法在兵團公安信息應(yīng)用上的可行性和有效性。,四、挖掘技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用相關(guān)技術(shù),采用 面向?qū)ο蠹夹g(shù)和 數(shù)據(jù)庫技術(shù),對算法進行實現(xiàn),設(shè)計出界面友好,操作上簡便易行的可刑事案件信息分析系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用等功能模塊,驗證了算法實現(xiàn),并將挖掘結(jié)果可視化。,5、論文進度安排,2014年4月熟悉開發(fā)環(huán)境,初步開發(fā)。 2014年5月-2014年7月:在導(dǎo)師指導(dǎo)下研究課題中需要解決的理論和技術(shù)問題,制定編程方案,確定技術(shù)路線,開始對各個模塊進行編程。 2014年7月-2014年9月:代碼調(diào)試階段。編程結(jié)束后采用模擬仿真的實驗方法驗證設(shè)計的可實現(xiàn)性及有效性,并適時調(diào)整修改。 2014年10月-2014年11月:整理資料、文檔,分析實驗數(shù)據(jù),完成論文的撰寫,呈導(dǎo)師審閱并修改。,五、結(jié)論,選題背景(為什么以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在刑事案件信息分析中的應(yīng)用為論文選題方向) 論文架構(gòu)簡介 一、內(nèi)容摘要(簡介) 二現(xiàn)狀分析 三、存在問題分析 四、挖掘技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用 五、結(jié)論 六參考文獻,謝謝!,

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